文献类型：期刊文章

作　　者：隋丽蓉[1] 高曙[1] 何伟[2]

SUI Li-rong;GAO Shu;HE Wei(School of Computer Science and Artificial Intelligence,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China;College of Physics Electronic Information Engineering,Minjiang University,Fuzhou 350108,China)

机构地区：[1]武汉理工大学计算机与人工智能学院,武汉430063 [2]闽江学院物理与电子信息工程学院,福州350108

出　　处：《控制与决策》

基　　金：绿色智能内河创新国家重大科技专项项目(工信部装函(2019));国家自然科学基金项目(52172327)。

年　　份：2023

卷　　号：38

期　　号：5

起止页码：1395-1402

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：船舶避碰是智能航行中首要解决的问题,多船会遇局面下,只有相互协作,共同规划避碰策略,才能有效降低碰撞风险.为使船舶智能避碰策略具有协同性、安全性和实用性,提出一种基于多智能体深度强化学习的船舶协同避碰决策方法.首先,研究船舶会遇局面辨识方法,设计满足《国际海上避碰规则》的多船避碰策略.其次,研究多船舶智能体合作方式,构建多船舶智能体协同避碰决策模型:利用注意力推理方法提取有助于避碰决策的关键数据;设计记忆驱动的经验学习方法,有效积累交互经验;引入噪音网络和多头注意力机制,增强船舶智能体决策探索能力.最后,分别在实验地图与真实海图上,对多船会遇场景进行仿真实验.结果表明,在协同性和安全性方面,相较于多个对比方法,所提出的避碰策略均能获得具有竞争力的结果,且满足实用性要求,从而为提高船舶智能航行水平和保障航行安全提供一种新的解决方案.

关 键 词：多智能体深度强化学习  多智能体通信模型  多智能体合作  协同决策  船舶避碰 协同避碰策略  

分 类 号：TP273]